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[๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] Activation Function ํ™œ์„ฑํ•จ์ˆ˜ ํ•œ๋ฒˆ์— ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ(Sigmoid, Softmax, Relu) [๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] Activation Function ํ™œ์„ฑํ™”ํ•จ์ˆ˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์žฅ์ ์€ ์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๊นŠ๊ฒŒ ์Œ“์„ ์ˆ˜ ์ž‡๋Š” ๊ฒƒ์ด ์žฅ์ ์ด๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๊นŠ๊ฒŒ ์Œ“์•„๋ดค์ž ์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ๋˜์–ด ๋ณต์žกํ•œ ๋ชจ๋ธ๋ง์„ ํ•˜๊ธฐ๊ฐ€ ์–ด๋ ต๋‹ค. ์ด ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ ๋ชจ๋ธ ๋ ˆ์ด์–ด๋ฅผ ์Œ“์„ ๋•Œ ์„ ํ˜• ํ•จ์ˆ˜ ์‚ฌ์ด์‚ฌ์ด์— ์„ ํ˜•ํ•จ์ˆ˜๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ๊ฒƒ์„ ๋ฒˆ๊ฐˆ์•„ ๋„ฃ์–ด์คŒ์œผ๋กœ์จ ๋ณต์žกํ•œ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ’€ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์ด ๋น„์„ ํ˜• ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ํ™œ์„ฑ ํ•จ์ˆ˜(activation funtion)๋ผ๊ณ  ํ•˜๊ณ , relu, sigmoid, softmax ๋“ฑ์ด ์žˆ๋‹ค. ์œ„ ์„ค๋ช…๋Œ€๋กœ activation์„ ๋„ฃ์–ด์„œ ๋ชจ๋ธ๋ง์„ ํ•ด๋ณด๋ฉด model = Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape = (28,28)), tf.kearas.layers.Dense(512) tf.kea.. 2022. 2. 18.
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